英伟达要做Robotaxi，采用端到端+强化学习｜36氪独家

英伟达业务版图再拓展。

36氪从多处获悉，英伟达内部正在孵化Robotaxi项目，这项决定在近期的一项All hands meeting（全员大会）上宣布，将交由就职多年的高级总监Ruchi Bhargava负责。

知情人士告诉36氪，新项目将采用全新的一段式技术路线。该技术路线仅使用一个“端到端”神经网络，核心是通过仿真技术形成的世界模型对神经网络进行强化训练，与特斯拉FSD采用的路线相似。

英伟达今年1月发布了Cosmos世界基础模型。该平台通过整合文本、图像、视频及传感器数据，生成遵循物理规律的高质量合成视频数据，并已经经过2000万小时数据的预训练。

Cosmos世界基础模型的意义之一，便是能够拓展现实场景难以产生的复杂数据，来提升自动驾驶系统的能力上限。

这条路线已经得到行业的初步认可，理想、小鹏等企业均已着手打造自己的世界模型。

消息人士向36氪表示，英伟达发力Robotaxi，其逻辑并非简单的业务扩张，而是想推出一个“Robotaxi的技术样本”。

此前，英伟达已与通用、奔驰、丰田三家车企展开合作。将基于英伟达技术，合作开发或打造自动驾驶车队。黄仁勋在今年5月透露，与奔驰合作的L4级自动驾驶车队将于今年落地。

但此次孵化的Robotaxi是全新项目，“预计投入30亿美金，未来会在美国落地开城”，知情人士向36氪表示，在项目组会中，项目投入和目标也在逐渐清晰。

黄仁勋曾多次公开强调，自动驾驶汽车不仅是“机器人技术的第一个主要商业应用”，更是一个“数万亿美元级别的产业”。

发力Robotaxi，英伟达的目标是通过实际项目，验证其从GPU芯片到物理AI大模型的全链路工程能力，从而更精准地定义下一代“物理AI”所需的基础设施与生态标准。

Robotaxi仍处早期，英伟达下场不晚

2025年，美国市场Robotaxi的落地速度正在加快。

美国Robotaxi公司Waymo，在2025年新增奥斯汀等2座城市为无人商业运营范畴，并推进丹佛等6座城市有人测试准备工作。截至2025年4月，Waymo在美国每周提供超过25万次付费出行。

特斯拉则于今年9月，在美国得克萨斯州奥斯汀市与加利福尼亚州湾区面向公众开放了Robotaxi服务。有投资人指出，特斯拉Robotaxi应用的首日下载量，超过Uber 40%，并且比Waymo有史以来的最高下载量高出 6 倍。

法律法规方面，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）计划在2026年提出修订议案，计划移除“有驾驶员、有物理操控区”的既定规范，允许Robotaxi去掉方向盘，拥有全新的车辆结构。

同时NHTSA还承诺，对自动驾驶车辆的豁免审查周期将从“以年计”压缩到“以月计”，加速Robotaxi车辆的落地效率。

然而，行业实际上仍然处于非常早期的阶段。

Waymo在美运营车辆约为700辆，特斯拉在奥斯汀的首批投放量也仅为数十辆。且Waymo和特斯拉的技术路线之争从未停止，L4级自动驾驶技术将如何发展也尚无定论。目前的小爆发，更像是商业化前夕的密集验证，而非成熟市场的竞争。

对于英伟达而言，其核心优势在于芯片和计算生态，而非直接运营车队。

“可以把Robotaxi项目理解为英伟达在练兵”，接近英伟达Robotaxi项目的人士告诉36氪，AI大模型在具身智能行业的应用已经成为行业共识，“但从Know-How来看，AI大模型在自动驾驶汽车上的部署和调教依然是难题，英伟达就是想打磨这样的工程能力”。

当前的窗口期对于英伟达而言，入场并不算晚，英伟达依然拥有争夺技术话语权的机会。

英伟达自动驾驶，在摸索中追赶

英伟达在2015年便涉足自动驾驶软件开发，可惜的是，至今仍然未有成功量产上车的高阶智能驾驶软件方案。

2020年，英伟达与奔驰达成合作，为奔驰下一代车型提供AI软件架构，包括了自动驾驶软件方案、智能座舱等。

36氪曾报道，2024年6月，奔驰高管曾先后驾驶英伟达和中国企业Momenta的辅助驾驶车辆，往返洛杉矶和旧金山，路程上千公里。英伟达布局4年的辅助驾驶软件，效果竟不如Momenta耗时1个月调试的“踢馆”软件。

因此，奔驰已将中国区多款车型的辅助驾驶业务，从英伟达切换为Momenta。

辅助驾驶能力不足的英伟达，在L4级自动驾驶领域同样面临挑战。

“英伟达内部长期在对标特斯拉FSD”，有知情人士告诉36氪，英伟达今年进行了多次对标测试，公司内部对特斯拉FSD的跨城运行和接管次数感到震惊。“五六百公里的路程，特斯拉FSD只接管了1-2次，英伟达目前和特斯拉的距离还比较大”。

负责Robotaxi项目的老员工Ruchi Bhargava几乎未曾公开露面，从公开信息中仅能看到，其曾在英伟达多篇自动驾驶论文中担任作者。

从现有布局来看，英伟达在人才储备、量产级自动驾驶算法工程化、复杂场景数据积累以及实际道路测试经验方面，相较Waymo、特斯拉等头部玩家仍有明显差距。

然而，英伟达作为底层芯片供应商，在推进Robotaxi过程中也具备独特优势：其自研的DRIVE Thor芯片算力高达2000TOPS，大幅提升了端到端模型推理效率；此外，其在AI训练集群和开发工具链上的积累，为模型迭代提供了基础。

更重要的是，英伟达拥有绝大多数自动驾驶企业难以比拟的财力支撑。

2025年第二季度其净利润便达到264亿美元，而Waymo为达成当前运营规模累计投入为120亿美元。在AI技术高度依赖资本支持的背景下，英伟达芯片业务的利润，能够为Robotaxi的长期发展提供了充足的试错与迭代空间。